v0.2.2

Release v0.2.2

🐛 Bug Fixes

• app: Show discrete badge in column type modifier and add bar chart option for discrete quantitative variables.

🛠️ Maintenance & Refactoring

• analyzer: Improve statistical robustness (Spearman correlation and Cohen's d variant for group aggregations) and semantic type inference (preserves ordinality for discrete numeric columns).
• recommender: Fix dynamite plot anti-pattern (ranks boxplots above bar charts) and introduce density heatmap recommendation for datasets with N > 5,000 to prevent overplotting.
• test: Rewrite the entire test suite using pure-pandas inference validation and a standalone runner.
• docs: Update architecture documentation and document the new statistical heuristics.

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Lanzamiento v0.2.2

🐛 Correcciones de Errores

• app: Muestra una etiqueta de variable discreta en el modificador de tipos y agrega soporte para gráfico de barras para variables cuantitativas discretas.

🛠️ Mantenimiento y Refactorización

• analyzer: Mejora la robustez estadística (correlación de Spearman y tamaño de efecto Cohen's d para agregaciones) e inferencia semántica de tipos (preserva la ordinalidad de variables numéricas discretas).
• recommender: Corrige el anti-patrón de "dynamite plot" (prioriza boxplots sobre barras de medias) e introduce mapas de calor de densidad para datasets con N > 5,000 para evitar sobreposición.
• test: Reescritura completa de la suite de pruebas usando validación nativa de Pandas y un ejecutable independiente de unittest.
• docs: Actualización de la documentación de arquitectura y registro de los aprendizajes sobre heurísticas estadísticas.

Release v0.2.1

Release v0.2.1

🐛 Bug Fixes

• fix: add missing assets folder for Streamlit Cloud

🛠️ Maintenance

• refactor: improve path resolution and remove dead code
• docs: remove ydata-profiling, detail pure pandas engine and translate to english

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Lanzamiento v0.2.1

🐛 Correcciones de Errores

• fix: add missing assets folder for Streamlit Cloud

🛠️ Mantenimiento

• refactor: improve path resolution and remove dead code
• docs: remove ydata-profiling, detail pure pandas engine and translate to english

v0.2.0

Release v0.2.0

🚀 Features

• UI & UX Refactor: Implemented dual file uploaders (empty state in main space, configurations and additional uploads in sidebar) to make the first-use flow intuitive. Centralized file processing logic and improved overall UI reactivity (6e082da).

🛠️ Maintenance

• Performance Optimization: Replaced heavy ydata-profiling library with pure Pandas metadata and correlation logic to prevent deadlocks and memory issues on Windows environments (7c979c6).
• Documentation: Updated README.md with optimizations and added project specific rules (6b71fb1).

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Lanzamiento v0.2.0

🚀 Nuevas Funcionalidades

• Rediseño de UI & UX: Se implementaron cargadores de archivos duales (estado vacío en el espacio principal, configuraciones y cargas adicionales en la barra lateral) para hacer intuitivo el flujo de primer uso. Se centralizó la lógica de procesamiento y se mejoró la reactividad general de la interfaz (6e082da).

🛠️ Mantenimiento

• Optimización de Rendimiento: Se reemplazó la biblioteca pesada ydata-profiling por extracción de metadatos y correlaciones en Pandas puro para evitar bloqueos y fugas de memoria en entornos Windows (7c979c6).
• Documentación: Se actualizó el archivo README.md con información sobre las optimizaciones de Pandas puro y se agregaron reglas específicas del proyecto (6b71fb1).

Release v0.1.0

Release v0.1.0

🚀 Features

• Interactive Dashboard UI: Built a highly responsive, aesthetically pleasing interactive dashboard featuring custom Plotly styling logic, ACVC brand palettes, and an enhanced welcome screen layout.
• Statistical Analyzer & Recommender Engine: Implemented a robust statistical analyzer alongside a heuristic recommender engine to provide smart data insights, powered by the fg-data-profiling engine optimized for Python 3.14.
• Hybrid Deployment Architecture: Designed a static index wrapper with an iframe to seamlessly support a hybrid deployment architecture across Streamlit Cloud and Vercel.
• Quality Assurance & Testing: Added a comprehensive unit test suite and a sample sales dataset to ensure data accuracy and reliability from day one.

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Lanzamiento v0.1.0

🚀 Nuevas Funcionalidades

• Interfaz de Dashboard Interactiva: Construcción de un dashboard interactivo altamente responsivo y con una estética premium, que incluye lógica de estilos personalizada para Plotly, paletas de la marca ACVC y un diseño mejorado de la pantalla de bienvenida.
• Analizador Estadístico y Motor de Recomendación: Implementación de un robusto analizador estadístico junto con un motor de recomendación heurístico para proporcionar insights inteligentes, impulsado por el motor fg-data-profiling optimizado para Python 3.14.
• Arquitectura de Despliegue Híbrido: Diseño de un contenedor de índice estático con un iframe para soportar de manera fluida un despliegue híbrido entre Streamlit Cloud y Vercel.
• Aseguramiento de Calidad y Pruebas: Incorporación de una suite completa de pruebas unitarias y un conjunto de datos de ventas de muestra para garantizar la precisión y confiabilidad de la herramienta desde el primer día.